Exemplos do SageMaker AI usando o SDK para Rust
Os exemplos de código a seguir mostram como realizar ações e implementar cenários comuns usando o AWS SDK para Rust com o SageMaker AI.
Ações são trechos de código de programas maiores e devem ser executadas em contexto. Embora as ações mostrem como chamar perfis de serviço individuais, você pode ver as ações no contexto em seus cenários relacionados.
Cada exemplo inclui um link para o código-fonte completo, em que você pode encontrar instruções sobre como configurar e executar o código.
Tópicos
Ações
O código de exemplo a seguir mostra como usar ListNotebookInstances.
- SDK para Rust
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nota
Há mais no GitHub. Encontre o exemplo completo e saiba como configurar e executar no AWSCode Examples Repository
. async fn show_instances(client: &Client) -> Result<(), Error> { let notebooks = client.list_notebook_instances().send().await?; println!("Notebooks:"); for n in notebooks.notebook_instances() { let n_instance_type = n.instance_type().unwrap(); let n_status = n.notebook_instance_status().unwrap(); let n_name = n.notebook_instance_name(); println!(" Name : {}", n_name.unwrap_or("Unknown")); println!(" Status : {}", n_status.as_ref()); println!(" Instance Type : {}", n_instance_type.as_ref()); println!(); } Ok(()) }-
Para obter detalhes da API, consulte ListNotebookInstances
na Referência da API AWS SDK para Rust.
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O código de exemplo a seguir mostra como usar ListTrainingJobs.
- SDK para Rust
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nota
Há mais no GitHub. Encontre o exemplo completo e saiba como configurar e executar no AWSCode Examples Repository
. async fn show_jobs(client: &Client) -> Result<(), Error> { let job_details = client.list_training_jobs().send().await?; println!("Jobs:"); for j in job_details.training_job_summaries() { let name = j.training_job_name().unwrap_or("Unknown"); let creation_time = j.creation_time().expect("creation time").to_chrono_utc()?; let training_end_time = j .training_end_time() .expect("Training end time") .to_chrono_utc()?; let status = j.training_job_status().expect("training status"); let duration = training_end_time - creation_time; println!(" Name: {}", name); println!( " Creation date/time: {}", creation_time.format("%Y-%m-%d@%H:%M:%S") ); println!(" Duration (seconds): {}", duration.num_seconds()); println!(" Status: {:?}", status); println!(); } Ok(()) }-
Para obter detalhes da API, consulte ListTrainingJobs
no Referência da API AWS SDK para Rust.
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